Full Stack AI Engineer (m/f/d)

Join us! Bei IntegrityNext bauen wir eine gemeinsame KI- und Datenplattform auf AWS, die auf unserer Plattform für Lieferketten- und Produktkonformität basiert. Diese Plattform wird den semantischen Datenzugriff, BI, APIs und agentische Produkterlebnisse in unserem Produktportfolio ermöglichen.

Als AI Application Engineer (m/w/d) werden Sie KI-gestützte Produktfähigkeiten von Anfang bis Ende entwickeln und bereitstellen. Sie werden praktisch an Python-basierten KI-Diensten, Agenten-Workflows, Web- und Dokumentenabruf-Pipelines, unstrukturierten Datenverarbeitungen, APIs, Integrationen und leichten React-Prototypen arbeiten, wo es nötig ist.

Unsere KI-Anwendungsschicht basiert auf LangChain, LangGraph, Deep Agents und Amazon Bedrock AgentCore. Der Fokus liegt auf der Produktlieferung und nicht auf Forschung, wobei sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Datenverarbeitung für Abruf, Agenten-Workflows und zukünftige KI-native Produktfähigkeiten abgedeckt werden.

Wir arbeiten nach dem Motto „You build it, you run it“, übernehmen Fähigkeiten vom Design bis zu Produktionsoperationen, folgen einer spezifikationsgetriebenen Entwicklung und nutzen aktiv KI-unterstützte Engineering-Tools wie Claude Code, Cursor und ähnliche Werkzeuge.

Was können Sie erwarten?

• Agentische KI-Produktfähigkeiten aufbauen
• KI-gestützte Produktmerkmale mit Abrufmechanismen, Workflows, Tools und mehrstufigen Agentenmuster entwickeln
• Produkt- und Geschäftsbedürfnisse in wiederverwendbare, zuverlässige KI-Fähigkeiten für interne und kundenorientierte Anwendungsfälle umsetzen
• KI-Fähigkeiten in Python unter Verwendung von LangChain, LangGraph, Deep Agents und Bedrock AgentCore implementieren
• KI-APIs mit klaren Servicegrenzen für die Integration in Java-basierte Produktsysteme entwerfen und erstellen
• Mit strukturierten, unstrukturierten, Web- und Dokumentdaten arbeiten
• Retrieval- und unstrukturierte Datenverarbeitungspipelines für Dokumente, Webinhalte und andere Quellen, die in Agenten-Workflows verwendet werden, aufbauen und pflegen
• Mit Inhalts- und PDF-Extraktion, Linkverfolgung, Kandidatenauswahl, Duplikation und Quellen- oder Herkunftsverfolgung arbeiten
• Mit Plattform- und Semantikteams zusammenarbeiten, um KI-Funktionen in zuverlässigen, gut strukturierten Daten zu verankern
• KI-Erlebnisse basierend auf strukturierten Geschäftsdaten, semantischen Schichten und analytikgetriebenen Anwendungsfällen unterstützen
• Die Qualität, Zuverlässigkeit und Produktionsbereitschaft von KI verbessern
• Prompt Engineering und Kontextengineering zur Verbesserung von Qualität, Zuverlässigkeit und Benutzerfreundlichkeit vorantreiben
• Evaluierungen, Regressionstests, Prompt-Injection-Tests, szenariobasierte Validierung und Qualitätskontrollen implementieren
• Bei der Definition von Evaluierungs-Harnesses, Testansätzen und Validierungsmethoden für agentische und Retrieval-Systeme helfen
• Die Beobachtbarkeit, Nachverfolgbarkeit, Qualitätsüberwachung, Wartbarkeit und Produktionsoperationen von KI unterstützen
• Über Produkt- und Engineering-Ebenen hinweg beitragen
• Zu leichten Frontend-Prototypen und konversationellen oder workflow-gesteuerten UI-Flows in React beitragen, wo nötig
• Eng mit semantischen, Datenplattform-, Architektur-, Produkt- und Engineering-Teams zusammenarbeiten
• Praktische, spezifikationsgetriebene und KI-unterstützte Engineering-Workflows etablieren, die Qualität, Geschwindigkeit und Wartbarkeit verbessern

Was sollten Sie mitbringen?

• Starke praktische Erfahrung mit Python und nachweisliche Erfahrung in der Entwicklung von KI-gestützten Produktmerkmalen in Produktions- oder nahezu Produktionsumgebungen
• Erfahrung in der Entwicklung von LLM-Anwendungen, einschließlich agentischer RAG, Werkzeugnutzung, Workflow-Orchestrierung, Prompt-Engineering und Kontextdesign
• Starkes Wissen über agentische KI-Konzepte wie Agenten-Workflows, Planungsmuster, Werkzeugnutzung, mehrstufige Denkarchitekturen und Agenten-Harnesses
• Erfahrung im Aufbau oder in der Wartung von unstrukturierten Datenpipelines für KI-Anwendungen, einschließlich Dokumenten- und Webseitenverarbeitung, Textextraktion, Abruf und KI-orientierter Datenvorbereitung
• Erfahrung im Entwurf von Backend-APIs und der Integration von KI-Fähigkeiten in größere Produktlandschaften durch klare Servicegrenzen
• Praktische Erfahrung mit LangChain und/oder LangGraph
• Vertrautheit mit Deep Agents oder ähnlichen mehrstufigen oder planungsorientierten Agenten-Harnesses ist ein großer Vorteil
• Kenntnisse über Amazon Bedrock AgentCore und umfassende AWS-Kenntnisse, einschließlich OpenSearch, S3 und DynamoDB
• Erfahrung mit Web-Such-APIs wie SERP API, Linkup oder Tavily sowie Crawling- oder Extraktionsframeworks wie Firecrawl oder Crawl4AI
• Erfahrung mit headless oder JS-rendering Fetching unter Verwendung von Tools wie Playwright oder Puppeteer
• Komfortabel mit Inhalts- und PDF-Extraktion, Linkverfolgung, Kandidatenauswahl, Duplikation und Quellen- oder Herkunftsverfolgung über verschiedene, mehrsprachige und oft unzuverlässige Webquellen
• Erfahrung mit MCPs, A2A, AgentCore Gateway, Agent Skills, Agent Plugins und dem Testen dieser Komponenten
• Erfahrung mit Evaluierungs-Harnesses, Regressionstests, Prompt-Injection-Tests und Qualitätskontrollen für KI- und Retrieval-Systeme
• Erfahrung mit Beobachtbarkeit, Nachverfolgbarkeit oder Überwachung für KI- oder Backend-Systeme
• Fähigkeit, zu leichten Frontend- oder Prototypenarbeiten in React beizutragen, wenn nötig

Arbeitsweise & Denkweise

• Starker Fokus auf Produktlieferung mit dem Ziel, KI-gestützte Fähigkeiten von Anfang bis Ende zu entwickeln und bereitzustellen
• Komfortabel damit, KI-gestützte Funktionen in der Produktion zu besitzen, nicht nur sie zu prototypisieren
• Starker Qualitätsfokus und die Fähigkeit, KI-Systeme durch Tests, Evaluierungen, Iterationen und harnessbasierte Validierung zu verbessern
• Komfortabel im Umgang mit strukturierten Spezifikationen, klaren Schnittstellen, spezifikationsgetriebener Entwicklung und KI-unterstützten Engineering-Workflows
• Tiefe Spezialisierung in der KI-Engineering kombiniert mit der Bereitschaft, bei Bedarf über angrenzende Ebenen hinweg beizutragen
• Praktischer, hands-on Ansatz zur Lösung komplexer Produkt- und Plattformherausforderungen

Kommunikation & Zusammenarbeit

• Komfortabel in der engen Zusammenarbeit mit semantischen, Datenplattform-, Architektur-, Produkt- und Engineering-Teams
• Fähig, über Backend-Implementierung, KI-Anwendungsentwicklung, APIs und leichte Frontend-Prototypen hinweg zu arbeiten
• Starke Fähigkeit, Produkt- und Geschäftsbedürfnisse in zuverlässige technische Fähigkeiten zu übersetzen
• Klare Kommunikationsweise und Bereitschaft, Wissen über Teams hinweg zu teilen
• Fließende Englischkenntnisse für eine effektive Arbeit in einem englischsprachigen Umfeld

Schön zu haben

• Erfahrung mit großflächigem oder höflichem Crawling, Duplikation und Quellen- oder Herkunftsverfolgung
• Erfahrung mit Entitätsauflösung und Attribution über heterogene Webquellen
• Erfahrung mit mehrsprachiger Dokumenten- und Webinhaltsverarbeitung und -abruf
• Erfahrung im Entwurf agentischer Architekturen, Evaluierungs-Harnesses und Qualitätsrahmen für KI-Systeme
• Erfahrung mit KI-Beobachtungs- und Nachverfolgungstools
• Erfahrung mit React und Frontend-Prototyping für konversationelle oder workflow-gesteuerte Erlebnisse
• Erfahrung in der Arbeit mit strukturierten Geschäftsdaten, semantischen Schichten oder analytikgetriebenen KI-Anwendungsfällen
• Erfahrung mit fortgeschrittenen Dokumentenpipelines, Abrufsystemen und unstrukturierten datenbasierten KI-Funktionen
• Erfahrung in Multi-Team-SaaS-Umgebungen

Was bieten wir?

• Zweck & Einfluss: Eine Rolle mit echtem Sinn, die sowohl angenehm als auch wirkungsvoll ist. Die Möglichkeit, durch Ihre Arbeit einen nachhaltigen Beitrag zu leisten.
• Attraktive Vergütung: Teil eines wachsenden Unternehmens.
• Attraktive Vorteile: 30 Tage bezahlter Urlaub, EGYM Wellpass-Mitgliedschaft zur Unterstützung Ihrer Work-Life-Balance, flexible Arbeitsmodelle.
• Moderne Arbeitsumgebung & Flexibilität: Inspirierende Büros im Herzen von München, flexibles Arbeiten von zu Hause oder überall in Deutschland.
• Großartiges Team: Ein professionelles, einladendes und hochmotiviertes Team, Zusammenarbeit auf Augenhöhe mit einer offenen Feedbackkultur.
• Flache Hierarchien & Verantwortung: Kurze Entscheidungswege und echte Möglichkeiten, Dinge zu gestalten, Freiheit, eigene Ideen einzubringen und umzusetzen, ein hohes Maß an Verantwortung.